使用Python已经有段时间了，一直想学一下多线程编程，一直被耽搁，这次好好学习一下，写篇博客，作为以后的参考，好记性不如烂笔头，这句话的理解越来越深刻。参考《Python 标准库》，来写这篇文章的，有不足的地方，大家可以提出。python多线程有多种方法，这里只是写threading的方法，个人觉得，学会一种其他的就容易理解，现在开始正文。一、Thread对象。使用thread最简单的方法就是用
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2023-07-01 12:06:09
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python调用的是操作系统的原生线程，表面是多线程，同一时间只有一个线程在运行，我们看到的多线程并发的现象，只是python利用的cpu的上下文切换，cpu的计算速度很快，所以看起来是并发的效果。所有如果你的代码是cpu密集型，用单线程比多线程效率可能更高，如果是io密集型，用多线程的效率就很高了。不够如果要用python确实的进行多线程，python里面也有折中的方法，需要几个线程就开启几个进
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2023-08-10 20:41:55
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Python多线程的效率
原创
2021-08-30 15:39:15
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Python多线程效率问题 Python多线程效率低，原因在于Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码
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2023-05-26 18:39:29
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因为python的GIL的问题， 一般来说对于计算密集型的代码， 效率一边如下： 多进程 < 普通 < 多线程, 多进程效率最高， 多线程由于切换context的原因， 反倒效率不佳。对于一个reactive编程的死忠， 用python多线程编程， 还没有看完api， 就想到了用rxpy来实现如何呢？结果官网上有这么一段话：Keep in mind Python's GIL has t
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2023-06-12 16:20:01
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学习多线程可能我们会遇到生产者和消费者的问题，操作系统的经典问题在python怎么实现，代码如下（有疑问可以看注释）后面简单介绍一下这个Queue的用法 线程安全问题？ 这个模块是线程安全的，不存在同时操作一个数据的问题 Queue 模块提供一个适用于多线程编程的先进先出（first-in,first-out，FIFO）数据结构，可以用来在生产者消费者线程之间安全地传递消息或其他数据。它会为调
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2023-08-30 16:10:08
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0x01 论多线程的重要性多线程还是有用的，多进程有多进程的好处，多线程有多线程的好处。多进程稳定，启动时开销大点，但如果你的运行时间远大于多进程的时间，用多进程比较方便，如postgresql用多进程，chrome 多进程。如果你只是想做个定时器样的简单东西，对稳定性要求低些，如vb,c#类似的定时器，用多线程吧，但线程的同步要注意了。python的线程更加类似定时器，python的线程不是真线
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2023-08-04 14:32:17
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# 提高Python多线程执行shell效率的方法
在日常编程中，我们经常会需要执行shell命令来完成一些任务，比如调用外部程序、执行系统命令等。在Python中，可以使用`subprocess`模块来执行shell命令，但是当需要执行多个shell命令时，如果采用串行的方式执行，会导致程序运行时间较长。为了提高效率，我们可以使用多线程来并发执行多个shell命令，从而缩短执行时间。
##
原创
2024-03-19 03:32:53
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# RxJava 多线程效率分析与代码示例
随着现代软件应用对性能和响应能力要求的提升，多线程编程逐渐成为开发中的重要环节，而 RxJava 作为一种基于反应式编程的工具，提供了高效的异步处理机制。本文将围绕 RxJava 的多线程特性展开，分析它的效率优势，并通过代码示例来展示其使用方法。
## 什么是 RxJava？
RxJava 是一个用于构建非阻塞、异步事件驱动程序的库，基于观察者模
# Java多线程效率的实现
## 简介
Java多线程是实现多任务并行处理的重要手段，能够提高程序的效率和性能。本文将介绍如何实现Java多线程的效率，并给出实际的代码示例。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 创建线程池
op2=>operation: 定义任务
op3=>operation: 提交任务到线程池
op4=>operati
原创
2023-08-07 03:30:54
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一、goroutine简介
Golang中最迷人的一个优点就是从语言层面就支持并发在Golang中的goroutine(协程)类似于其他语言的线程并发和并行
并行(parallelism)指不同的代码片段同时在不同的物理处理器上支持并发(concurrency)指同时管理多个事情,物理处理器上可能运行某个内容一半后就处理其他事情在一般看来并发的性能要好于并行.因为计算机的物理资源是固定的,
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2023-12-27 16:15:47
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python 多线程效率在一台8核的CentOS上，用python 2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序。import time
def fun(n):#CPU密集型的程序
while(n>0):
n -= 1
start_time = time.time()
fun(10000000)
print('{} s'.format(time.time() - start_time))#测量程
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2023-08-21 15:47:03
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# 如何使用Python进行多线程以提升效率
在现代软件开发中，多线程编程是一项重要的技术，它可以有效地利用系统资源，提高程序的执行效率。对于刚入行的开发者来说，理解多线程的概念和实现方法至关重要。本文将通过一个简单的例子，逐步教会你如何使用Python的多线程，并评估其效率提升。
## 1. 理解多线程的基本概念
多线程是一种同时执行多个线程（轻量级进程）的方法。通过多线程，我们可以在同一
原创
2024-08-23 04:08:58
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1、什么是多线程？ 多线程可以把任务分块执行，分块后可以同时进行而不用等待。 这样效率更高。
2、多线程的优点：
1）资源利用率更好
2）程序设计在某些情况下更简单
3）程序响应更快
3、多线程的代价：1）设计更复杂
虽然有一些多线程应用程序比单线程的应用程序要简单，但其他的一般都更复杂。在多线程访问共享数据的时候，这部分代码需要特别的注意。线程之间的交互往往非常复杂。不正确的线程同步产生的错
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2023-07-18 17:20:52
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在我的上一篇关于java多线程编程的同步的博客中，提到了一个概念临界区域，即所谓的公共资源区，在同一时刻只允许一个线程访问，并且当一个线程正在占用临界区域时，其他的线程将不能进入临界区域，只能进行等待。打一个比喻，不同的车辆在不同的车道上行驶，行驶到某一个位置，有一段只有一个车道的道路，并且只允许一个车辆进入通信，怎样来提高效率呢，很显然，我
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2023-10-15 09:23:37
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这段时间从头温习设计模式。记载下来，以便自己复习，也分享给大家。package com.iter.devbox.singleton;
/**
* 饿汉式
* @author Shearer
*
*/
public class SingletonDemo1 {
// 类的静态成员变量只初始化一次，天然是线程安全的
private static final SingletonDemo
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2024-06-30 18:08:39
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Java中有多种用于多线程的技术。 可以通过同步关键字，锁或原子变量来并行化Java中的一段代码。 这篇文章将比较使用synced关键字ReentrantLock，getAndIncrement（）以及执行get（）和compareAndSet（）调用的连续试验的性能。 创建了不同类型的Matrix类以进行性能测试，其中还包括一个普通类。 为了进行比较，在具有Intel Core I7（具有
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2023-09-20 10:00:17
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最近在讲解Python多线程过程中，遇到一个被人提过多次的问题：Python多线程到底有没有应用价值？回答这个问题，需要区分应用的特点。如果该应用是IO密集型的，则多线程很有必要，而且的的确确能够提升应用的性能；如果该应用是计算密集型的，那么多线程就显得多余，甚至会拖慢效率。众所周知，Python解释器存在GIL，它的存在直接导致Python应用最多只能用到单核。单核时代，多线程编程也是很常见的编
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2023-12-15 08:38:04
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真正意义上的多线程是由CPU来控制的，例如如果一个CPU密集型的程序，用C语言写，运行在一个四核处理器上，采用多线程的话最多可以获得4倍的效率提升。但是用Python写的话，效率不会提高，甚至会变慢，因为Python中的多线程是由GIL控制的，GIL的全称是Global Interpreter Lock（全局解释器锁），Python最初的设计理念在于，为了解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题，
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2023-06-06 15:10:27
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今天看见je上一帖，对于上亿数据求和的算法，采用多线程到底快还是慢，我认为需要按情况而定。1.单核，无IO，网络等资源操作情况下 结果：多线程比单线程理论上要慢 原因：多线程启动线程需要消耗cpu资源，多线程只是把这一计算过程分片，在同一时刻只会有一个线程占有cpu，所以采用多线程不但在启动时耗费资源，在线程调度上同样也耗费时间。所以单线程比多线程理
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2023-06-13 23:01:47
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